jupyter notebook里,关于plt.scatter
时间: 2023-07-09 14:11:43 浏览: 65
plt.scatter函数是用于绘制散点图的。它的参数包括x轴数据、y轴数据、点的大小、颜色、标记类型等。你可以通过传递不同的参数来自定义散点图的样式和属性。例如,以下代码将绘制一个以x为横轴,y为纵轴的散点图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 7, 8]
plt.scatter(x, y)
plt.show()
```
通过调整点的大小、颜色和标记类型,你可以创建不同样式的散点图。例如:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 7, 8]
colors = ['r', 'g', 'b', 'y', 'm']
sizes = [20, 40, 60, 80, 100]
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, marker='o')
plt.show()
```
这段代码将绘制一个颜色和大小不同的散点图。
相关问题
plt.title('Scatter plot')
As an AI language model, I can generate the code for creating a scatter plot, but I cannot display the plot or its title as I am a text-based program. Here is the code for creating a scatter plot in Python using Matplotlib library:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# x and y data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 7, 8]
# create scatter plot
plt.scatter(x, y)
# set title
plt.title('Scatter plot')
# show plot
plt.show()
```
You can copy and paste this code into a Python environment (e.g. Jupyter Notebook, Google Colab) to create the scatter plot and display its title.
jupyter notebook plt 并列显示多个图
您可以使用 subplot() 函数来将多个图并排显示。以2行2列的图像为例,代码如下:
```
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建两个子图,共享 y 轴
fig, axs = plt.subplots(2, 2, sharey=True)
# 在第一个子图中绘制数据
axs[0, 0].plot(x1, y1)
axs[0, 0].set_title('Plot 1')
# 在第二个子图中绘制数据
axs[0, 1].plot(x2, y2)
axs[0, 1].set_title('Plot 2')
# 在第三个子图中绘制数据
axs[1, 0].scatter(x3, y3)
axs[1, 0].set_title('Plot 3')
# 在第四个子图中绘制数据
axs[1, 1].bar(x4, y4)
axs[1, 1].set_title('Plot 4')
# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(wspace=0.3)
# 显示所有子图
plt.show()
```
其中,axs 表示子图对象的数组,通过 axs[row, col] 的方式来访问每个子图。我们可以给每个子图设置标题,并且可以使用不同的绘图函数来绘制不同类型的图像,比如折线图、散点图、柱状图等。subplots_adjust() 函数用于调整子图之间的间距。最后,使用 show() 函数来显示所有子图。